import torch
from torch import nn

# 填充
# 在下面的例子中，我们创建一个高度和宽度为3的二维卷积层，并在所有侧边填充1个像素。给定高度 和宽度为8的输入，则输出的高度和宽度也是8。
# 为了方便起见，我们定义了一个计算卷积层的函数。此函数初始化卷积层权重，并对输入和输出提高和缩减相应的维数
def comp_conv2d(conv2d, X):
    # # 这里的（1，1）表示批量大小和通道数都是1
    X = X.reshape((1, 1) + X.shape)
    Y = conv2d(X)
    return Y.shape[2:]  # 输出省略了前两个维度
# 设置卷积核，请注意，这里每边都填充了1行或1列，因此总共添加了2行或2列
conv2d = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, padding=1)
X = torch.rand(8, 8)
comp_conv2d(conv2d, X)

# 当卷积核的高度和宽度不同时，我们可以填充不同的高度和宽度，使输出和输入具有相同的高度和宽度。
# 在如下示例中，我们使用高度为5，宽度为3的卷积核，高度和宽度两边的填充分别为2和1。
conv2d = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=(5, 3), padding=(2, 1))
comp_conv2d(conv2d, X)

# 步幅
# 下面，我们将高度和宽度的步幅设置为2，从而将输入的高度和宽度减半。
conv2d = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, padding=1, stride=2)
comp_conv2d(conv2d, X)
# 接下来，看一个稍微复杂的例子
conv2d = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=(3, 5), padding=(0, 1), stride=(3, 4))
comp_conv2d(conv2d, X)

# 小结：
# • 默认情况下，填充为0，步幅为1。在实践中，我们很少使用不一致的步幅或填充，也就是说， 我们通常有ph = pw和sh = sw。
# • 填充可以增加输出的高度和宽度。这常用来使输出与输入具有相同的高和宽。
# • 步幅可以减小输出的高和宽，例如输出的高和宽仅为输入的高和宽的1/n（n是一个大于1的整数）。
# • 填充和步幅可用于有效地调整数据的维度。